YOLOの案件一覧

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該当件数:4

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案件内容

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状:
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容:
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

必須スキル

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須 
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど)
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

案件内容
【業務内容】
内視鏡診断支援ソフトウェアに内蔵される画像認識モデル(AIモデル)の開発
画像認識モデルの性能評価
教師データ作成ツールの開発及びデータセットの整備
【研究開発部門】 リードAIエンジニア
【担当】
リードAIエンジニア
【開発環境】
言語 : Python/C++など
フレームワーク : TensorFlow/YOLOv3/Caffe2など
コミュニケーションツール : Slack/Trelloなど
計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー
その他ツール: Docker, Kubernetesなど
※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です
必須スキル

画像認識技術に興味があること
画像認識系のプロジェクトリード経験者
TensorFlow, Caffe2, YOLOv3などの経験
(英語)論文を不自由なく読めること

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